Promocja!

Matematyka w deep learningu. Co musisz wiedzieć, aby zrozumieć sieci neuronowe Szybka wysyłka

Pierwotna cena wynosiła: 78,32 zł.Aktualna cena wynosi: 39,16 zł.

Darmowa dostawa przy zamówieniach powyżej 29,00 zł

  • Szybka wysyłka zamówienia oraz możliwość darmowej dostawy.
  • 30 dni na zwrot i zwrot pieniędzy.
  • Opakowanie staranne i ekologiczne.
Bezpieczna płatność
Obsługiwane metody płatności
SKU: SK0606553-PL20260613-111959 Kategoria:

Opis

Są książki, które czyta się jednym tchem. Ta jest jedną z nich.
Przygotuj się na historię, której nie zapomnisz.
Książka, która poruszy Twoje serce i umysł.
Czasem książka trafia do rąk w idealnym momencie. Może to jest ten moment?

Uczenie maszynowe niesie ze sobą obietnicę niezwykłych wynalazków: od samochodów autonomicznych po systemy medyczne diagnozujące choroby lepiej niż doświadczeni lekarze, ale także daje pole do rozwijania dziesiątków innych mniej lub bardziej niepokojących innowacji. Dziś do budowania systemów uczenia maszynowego można posłużyć się wygodnymi frameworkami, jednak rzeczywiste zrozumienie uczenia głębokiego wymaga znajomości kilku koncepcji matematycznych.

Koncepcje te zostały przystępnie wyjaśnione właśnie w tej książce. W szczególności zapoznasz się z praktycznymi aspektami probabilistyki, statystyki, algebry liniowej i rachunku różniczkowego. Prezentacji tych zagadnień towarzyszą fragmenty kodu w Pythonie i praktyczne przykłady zastosowań w uczeniu głębokim. Rozpoczniesz od zapoznania się z podstawami, takimi jak twierdzenie Bayesa, a następnie przejdziesz do bardziej zaawansowanych zagadnień, w tym uczenia sieci neuronowych przy użyciu wektorów, macierzy i pochodnych. Dwa ostatnie rozdziały dadzą Ci szansę użycia nowej wiedzy do zaimplementowania propagacji wstecznej i metody gradientu prostego – dwóch podstawowych algorytmów napędzających rozwój sztucznej inteligencji.

W książce między innymi:

  • zastosowanie statystyki do zrozumienia danych i oceny modeli
  • prawidłowe korzystanie z reguł prawdopodobieństwa
  • użycie wektorów i macierzy do przesyłania danych w sieciach neuronowych
  • algebra liniowa w analizie głównych składowych i rozkładu według wartości osobliwych
  • gradientowe metody optymalizacji, takie jak RMSprop, Adagrad i Adadelta

Chcesz zrozumieć sieci neuronowe? Odpowiedzi szukaj w matematyce!

„Matematyka w deep learningu. Co musisz wiedzieć, aby zrozumieć sieci neuronowe”, Ronald T. Kneusel – jak czytać ebook?

Ebooka „Matematyka w deep learningu. Co musisz wiedzieć, aby zrozumieć sieci neuronowe”, tak jak pozostałe książki w formacie elektronicznym przeczytacie w aplikacji mobilnej Woblinkna Android lub iOSlub na innym urządzeniu obsługującym format epub lub mobi – czytnik ebooków (Pocketbook, Kindle, inkBook itd.), tablet, komputer etc. Czytaj tak, jak lubisz!

Zanim zdecydujesz się na zakup, możesz również przeczytać u nas darmowy fragment ebooka. A jeśli wolisz słuchać, sprawdź, czy książka jest dostępna w Woblink także jako audiobook (mp3).